中央模式发生器(CPG)已被发现是一种用于控制动物运动的真实的,现有的神经元控制器,并且近年来已广泛应用于受生物启发的机器人上。 然而,基于CPG的运动控制方法的适应性研究仍然是一个挑战。 特别是,与传统的力控制方法相比,CPG方法在四足机器人上的性能在某些情况下还不够好。 在本文中,我们采用了一种CPG方法,可以任意调整振荡器之间的相位差,并在某些方面尝试改善CPG在四足机器人中的应用。 一方面是静态步行步态运动,我们尝试在CPG网络中添加过渡状态以增强机器人的静态平衡。 另一个方面是步态过渡。 与传统的突然步态过渡相比,我们尝试实现步行步态和小跑步态之间的连续步态过渡,以减少机器人的波动。 改进的CPG方法在四足动物模型上进行了测试,在改善静态步行步态和步态过渡方面显示出了积极的成果。